安全心理大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)性問題研究*

康良國，黃 銳，吳 超，張 偉

(中南大學(xué) 資源與安全工程學(xué)院，湖南 長沙 410083)

0 引言

安全心理是指人克服心理波動因素及其發(fā)揮防止事故發(fā)生的能力，對降低事故率、減少事故損失、發(fā)揮人的主觀能動性具有重要作用[1]。2008年英國《Nature》期刊提出大數(shù)據(jù)[2]，轉(zhuǎn)變以往數(shù)據(jù)處理理念，放棄探求事物因果性，挖掘其關(guān)聯(lián)性，而內(nèi)隱心理狀態(tài)與外顯不安全行為表現(xiàn)具有關(guān)聯(lián)性。因此，可運用大數(shù)據(jù)思維研究安全心理問題，挖掘內(nèi)隱心理與外顯行為關(guān)聯(lián)性，從而預(yù)測或干預(yù)個體、群體乃至行業(yè)安全心理狀況。

大數(shù)據(jù)思維是科學(xué)研究的一種新思路，越來越多學(xué)者運用大數(shù)據(jù)思維研究安全問題。如SHIQ等[3]研究智能交通系統(tǒng)大數(shù)據(jù)在交通監(jiān)控的應(yīng)用；WANG Y等[4]研究食品大數(shù)據(jù)在安全預(yù)警的應(yīng)用；GUO S Y等[5]通過事故案例開發(fā)出識別不安全行為的大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺；王秉等[6-7]基于大數(shù)據(jù)在安全科學(xué)應(yīng)用，提出安全大數(shù)據(jù)概念及其9條應(yīng)用基礎(chǔ)理論；郭聖煜等[8]利用不安全行為照片構(gòu)建關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)庫。傳統(tǒng)安全心理定量研究通過統(tǒng)計學(xué)抽樣方法挖掘歸納職工安全心理規(guī)律[9-13]，其研究精度易受外界影響因素干擾且主觀因素權(quán)重較大，而大數(shù)據(jù)思維從總體出發(fā)研究其關(guān)聯(lián)性[6]，克服樣本實驗本質(zhì)誤差，因此，可運用大數(shù)據(jù)思維研究安全心理學(xué)。

鑒于此，基于大數(shù)據(jù)背景下的安全心理學(xué)內(nèi)涵提出安全心理大數(shù)據(jù)定義，分析對比安全心理大數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)差異，探究安全心理大數(shù)據(jù)研究類型、研究準(zhǔn)則、基礎(chǔ)原理、研究內(nèi)容，為大數(shù)據(jù)融合于安全心理學(xué)研究提供理論基礎(chǔ)。

1 安全心理大數(shù)據(jù)提出

1.1 定義與內(nèi)涵

安全心理通過外顯行為表現(xiàn)推測內(nèi)隱心理變化，解釋、預(yù)測、調(diào)控人的行為，發(fā)揮人防止事故的能力，從而提高人的安全性與可靠性。傳統(tǒng)安全心理學(xué)研究通過抽樣調(diào)查范式統(tǒng)計歸納安全心理特征與規(guī)律[14],如觀察法、調(diào)查法、測驗法、實驗法等，但實驗樣本有限，難以獲取千人乃至萬人以上樣本容量[15]，且樣本揭示安全普適性規(guī)律需滿足統(tǒng)計抽樣先決條件，即樣本抽取是隨機的、機會均等的，樣本容量能代表整個安全心理研究人群。但由于工種、年齡、教育、環(huán)境、文化等因素影響，實驗樣本往往不能滿足先決條件，其實驗結(jié)果重復(fù)性與普適性較低[15]，難以在安全生產(chǎn)領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響及應(yīng)用價值。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展，可實時采集、處理、挖掘數(shù)據(jù)且以可視化方式呈現(xiàn)[2]。大數(shù)據(jù)研究對象是總體，不受樣本約束，突破以往只能研究樣本、沒有能力研究總體的缺陷，消除統(tǒng)計抽樣范式先決條件束縛。因此，安全心理大數(shù)據(jù)是安全心理學(xué)創(chuàng)新研究范式理論基礎(chǔ)。結(jié)合安全心理學(xué)、大數(shù)據(jù)及相關(guān)學(xué)科的研究成果，提出安全心理大數(shù)據(jù)的定義。

安全心理大數(shù)據(jù)是生產(chǎn)作業(yè)人員內(nèi)隱心理指標(biāo)參數(shù)及外顯行為表現(xiàn)所形成的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集合，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可形成有價值的安全生產(chǎn)信息服務(wù)。

安全心理大數(shù)據(jù)內(nèi)涵與屬性可從以下幾點進一步解釋：

1)安全心理大數(shù)據(jù)的大小超出統(tǒng)計分析軟件工具在需求時間內(nèi)最大數(shù)據(jù)計算處理能力，且現(xiàn)有計算機的存貯模式、計算模式不能滿足其要求。

2)安全心理大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合包括安全心理相關(guān)的內(nèi)隱與外顯因素所形成的數(shù)字、文本、音頻、視頻、圖片等海量信息的集合，數(shù)據(jù)類型繁雜且信息價值密度低，經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘后能提供具有價值的安全活動信息服務(wù)。

3)安全心理大數(shù)據(jù)處理全體數(shù)據(jù)，分析安全心理因素關(guān)聯(lián)性，即只需知道某些安全心理因素存在關(guān)聯(lián)性，不需探究其因果性。

1.2 研究意義

分析安全心理大數(shù)據(jù)的定義、內(nèi)涵與屬性，基于大數(shù)據(jù)思維的安全心理學(xué)研究具有如下研究意義：

1)安全心理大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則可挖掘安全心理未知規(guī)律，擴展安全心理研究領(lǐng)域，驗證安全心理樣本研究規(guī)律的普適性與可靠性，修正樣本研究誤差。

2)該研究可實時預(yù)測安全心理趨勢，針對性提供安全信息服務(wù)，從而識別“事故傾向個體”，改進安全教育與培訓(xùn)，宏觀調(diào)控安全心理氛圍。

3)該研究對工業(yè)設(shè)備設(shè)施設(shè)計、安全決策、安全投入等提供指導(dǎo)依據(jù)，從而提高作業(yè)人員安全生產(chǎn)的主觀能動性，充分發(fā)揮人防止事故發(fā)生的能力。

4)安全心理大數(shù)據(jù)為安全心理學(xué)的研究找到全新切入點，對提高安全心理科學(xué)水平與完善安全心理科學(xué)研究方法具有重要作用。

2 安全心理大數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)差異

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，實時跟蹤記錄安全心理關(guān)聯(lián)的內(nèi)隱心理狀況參數(shù)與外顯行為表現(xiàn)成為現(xiàn)實，數(shù)據(jù)規(guī)模急劇膨脹，傳統(tǒng)軟件工具不能滿足數(shù)據(jù)處理要求，安全心理樣本研究逐漸轉(zhuǎn)向安全心理大數(shù)據(jù)研究。安全心理大數(shù)據(jù)與安全心理樣本數(shù)據(jù)之間有何差異，從數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)容量、數(shù)據(jù)價值、數(shù)據(jù)關(guān)系、研究要求、研究周期、研究投入、研究思維、研究方法、研究技術(shù)、研究結(jié)論12個方面分析對比其差異，如圖1所示。

3 安全心理大數(shù)據(jù)研究類型與準(zhǔn)則

3.1 研究類型

不同安全活動需求以不同安全心理大數(shù)據(jù)視角研究，到達事半功倍的效果。基于安全大數(shù)據(jù)思維，考慮內(nèi)隱心理狀態(tài)與外顯行為表現(xiàn)的關(guān)聯(lián)性[16]、人數(shù)的安全心理內(nèi)涵屬性[17]、安全心理研究的偏重點[17]、安全心理數(shù)據(jù)的形成狀態(tài)[6]、安全心理研究的對象范圍[6]、應(yīng)用行業(yè)的危險狀況[6]、安全心理數(shù)據(jù)的收集方式[18]等研究側(cè)重點，從心理表現(xiàn)、人數(shù)規(guī)模、研究層次、更新狀態(tài)、系統(tǒng)視角、危險系數(shù)、收集方式7個視角對安全心理大數(shù)據(jù)進行分類(表1)。需要注意的是，隨著大數(shù)據(jù)、安全科學(xué)、心理學(xué)的發(fā)展，安全心理大數(shù)據(jù)分類方式可能會隨之改變，并不是一成不變。

3.2 研究準(zhǔn)則

運用安全心理大數(shù)據(jù)研究問題時，要使安全心理研究結(jié)論可靠、普適，需保證源數(shù)據(jù)具有真實、可靠、原始、完整等特征，即不能擅自刪除、過濾、清洗相關(guān)源數(shù)據(jù)，以免影響研究結(jié)論。因此，源數(shù)據(jù)是研究安全心理大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，是其研究分析的源泉。

安全心理因素關(guān)聯(lián)性是安全心理大數(shù)據(jù)的研究思維。即根據(jù)需求設(shè)置最小支持度閾值與最小置信度閾值，若研究結(jié)論小于最小支持度閾值或最小置信度閾值，數(shù)據(jù)自動過濾，只有同時大于最小支持度閾值及最小置信度閾值，數(shù)據(jù)才保存繼續(xù)挖掘，直至符合實際需求。隨著設(shè)備趨向于小型化、智能化、操作簡單化，安全心理的研究工具也發(fā)生相應(yīng)改變，從可穿戴設(shè)備、移動智能終端、虛擬現(xiàn)實技術(shù)、可視化技術(shù)等進行研究，且以電子數(shù)據(jù)形式源源不斷與云端交互，從根源消除人為采集數(shù)據(jù)誤差。因此，思維與工具是研究安全心理大數(shù)據(jù)的翅膀，推動安全心理學(xué)的發(fā)展。

圖1 安全心理大數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)差異分析流程Fig.1 Difference analysis flow of safety psychology big data and sample data

研究視角研究類型含義心理表現(xiàn)內(nèi)隱安全心理大數(shù)據(jù)直接體現(xiàn)安全心理狀況的數(shù)據(jù)信息，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，如血壓、心率、反應(yīng)時間、疲勞度、感知覺等參數(shù)數(shù)據(jù)外顯安全心理大數(shù)據(jù)間接體現(xiàn)安全心理狀況的數(shù)據(jù)信息，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，如行為表現(xiàn)照片、作業(yè)場所視頻、交談音頻等人數(shù)規(guī)模個體安全心理大數(shù)據(jù)個體安全心理關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)信息集合，如個體行為表現(xiàn)、面部表情、指標(biāo)等數(shù)據(jù)群體安全心理大數(shù)據(jù)群體安全心理關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)信息集合，如爆破工、運輸工、采礦工等工種數(shù)據(jù)行業(yè)安全心理大數(shù)據(jù)行業(yè)安全心理關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)信息集合，如化工行業(yè)、礦業(yè)等數(shù)據(jù)研究層次理論安全心理大數(shù)據(jù)指安全心理大數(shù)據(jù)的原理、規(guī)律、特點、方法等理論基礎(chǔ)，如安全心理大數(shù)據(jù)定義應(yīng)用安全心理大數(shù)據(jù)指安全心理大數(shù)據(jù)在描述、解釋、預(yù)測、控制等方面應(yīng)用，如預(yù)測個體心理狀況更新狀態(tài)靜態(tài)安全心理大數(shù)據(jù)指數(shù)據(jù)源緩慢或未更新的數(shù)據(jù)信息集合，如企業(yè)、事業(yè)單位、機構(gòu)收集的心理數(shù)據(jù)動態(tài)安全心理大數(shù)據(jù)指數(shù)據(jù)源實時更新的數(shù)據(jù)信息集合，如傳感器數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、移動智能端數(shù)據(jù)

續(xù)表1

研究安全心理大數(shù)據(jù)時，需采取科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奶幚聿襟E。安全心理大數(shù)據(jù)處理步驟為數(shù)據(jù)的采集、導(dǎo)入與預(yù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘，再根據(jù)需求選擇不同的處理方法，從而以可視化的方式呈現(xiàn)研究結(jié)論。因此，步驟是研究安全心理大數(shù)據(jù)的規(guī)范，以達到事半功倍的效果。

綜合上述分析，從安全心理大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)要求、研究思維、研究工具、處理步驟4個方面提出安全心理準(zhǔn)則體系，如圖2所示。

圖2 安全心理大數(shù)據(jù)研究準(zhǔn)則體系Fig.2 Criterion system of safety psychology big data

4 安全心理大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論與研究內(nèi)容

4.1 基礎(chǔ)原理

研究安全心理大數(shù)據(jù)是未來發(fā)展趨勢，其基礎(chǔ)原理是研究安全心理學(xué)的支柱，基于大數(shù)據(jù)思維提出安全心理數(shù)據(jù)總體原理、安全心理關(guān)聯(lián)性原理、安全心理狀況預(yù)測原理、安全心理技術(shù)整合原理、安全心理數(shù)據(jù)服務(wù)原理、安全心理信息需求原理6條安全心理學(xué)基礎(chǔ)原理。

1)安全心理數(shù)據(jù)總體原理。安全心理大數(shù)據(jù)的源數(shù)據(jù)采集不是隨機抽樣，而是整個研究人群，即全體數(shù)據(jù)，符合統(tǒng)計學(xué)總體研究。研究不安全行為與心理狀況關(guān)系，安全心理樣本研究需滿足統(tǒng)計學(xué)先決條件且實驗影響因素簡化、修正，研究結(jié)論由于人數(shù)規(guī)模限制普適性低，安全心理大數(shù)據(jù)研究的是整個研究人群，其研究結(jié)論更具有普適性、可靠性、精確性，即總體數(shù)據(jù)的簡單算法比樣本數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。

2)安全心理關(guān)聯(lián)性原理。安全心理數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性是安全心理大數(shù)據(jù)研究思維。關(guān)聯(lián)性是指根據(jù)需求設(shè)置最小支持度閾值與最小置信度閾值，通過數(shù)據(jù)挖掘快速獲得有價值安全心理信息。關(guān)聯(lián)性最大優(yōu)勢是探索未知的安全心理規(guī)律特征，拓寬安全心理學(xué)研究體系，驗證安全心理樣本研究的可靠性。如Golder[19]利用大數(shù)據(jù)思維分析心理學(xué)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，挖掘2008年2月～2010年1月期間全球84個國家約 240多萬用戶的5億多條Twitter數(shù)據(jù)的情緒信息，得到積極情緒與消極情緒的波動模式。

3)安全心理狀況預(yù)測原理。隨著可穿戴設(shè)備的普及，在不影響被研究對象前提下可實時跟蹤安全心理因素指標(biāo)，再加上智能設(shè)備、通信技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)自動保存、更新安全心理因素的電子數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可實時預(yù)測個體、群體乃至行業(yè)的安全心理狀況，為安全決策與管理提供可靠依據(jù)。如Candás J L C等[20]利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過可穿戴設(shè)備可預(yù)測精神異常人群。

4)安全心理技術(shù)整合原理。安全心理大數(shù)據(jù)核心是整合前沿技術(shù)研究內(nèi)隱與外顯關(guān)聯(lián)性。安全心理樣本研究最大制約是技術(shù)制約，即數(shù)據(jù)如何大規(guī)模采集、收集、處理。隨著大數(shù)據(jù)對現(xiàn)有通信、傳感、虛擬現(xiàn)實等前沿技術(shù)的整合，實時全程記錄安全心理痕跡數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實，安全心理大數(shù)據(jù)得以產(chǎn)生、發(fā)展和應(yīng)用。

5)安全心理數(shù)據(jù)服務(wù)原理。安全心理大數(shù)據(jù)并不等同于海量的安全心理數(shù)據(jù)，其核心是安全心理數(shù)據(jù)能轉(zhuǎn)化成有價值的安全信息服務(wù)。如實時監(jiān)測記錄個體安全心理狀況，識別不同時段“事故傾向人員”，從而提供人因危險預(yù)報信息服務(wù)。

6)安全心理信息需求原理。不同行業(yè)、規(guī)模、性質(zhì)的企業(yè)對安全心理信息需求是不一致的，因此大數(shù)據(jù)根據(jù)應(yīng)用需求選擇不同技術(shù)層次、人數(shù)規(guī)模、安全心理因素等條件進行數(shù)據(jù)挖掘，從而實時快速處理分析安全心理數(shù)據(jù)，滿足于安全心理實際應(yīng)用，即應(yīng)用需求是推動安全心理大數(shù)據(jù)發(fā)展的動力。

4.2 研究內(nèi)容

安全心理大數(shù)據(jù)的推廣、發(fā)展、傳播、應(yīng)用必須要有理論為基石，其理論基礎(chǔ)可分為4個層次。第一層次為安全心理大數(shù)據(jù)的定義、內(nèi)涵、屬性等構(gòu)建理論基礎(chǔ)；第二層次為安全心理大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、分析、挖掘等算法理論基礎(chǔ)；第三層次為安全心理大數(shù)據(jù)的價值信息服務(wù)等實踐理論基礎(chǔ)；第四層次為安全心理大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀與未來發(fā)展趨勢等發(fā)展理論基礎(chǔ)。

安全心理大數(shù)據(jù)要應(yīng)用于安全生產(chǎn)信息服務(wù)，必須要以技術(shù)為支撐，基于安全心理大數(shù)據(jù)處理過程(采集、導(dǎo)入、分析、挖掘、結(jié)果)，從數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)計算技術(shù)、可視化法技術(shù)進行技術(shù)研究，不斷完善安全心理大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)。

安全心理大數(shù)據(jù)的核心是提供有價值的安全信息服務(wù)能力，隨著研究對象的不同，安全心理大數(shù)據(jù)的安全信息服務(wù)內(nèi)涵隨著改變，可從個體、小群體、大群體、行業(yè)群體進行應(yīng)用研究。如個體安全心理大數(shù)據(jù)提供“事故傾向”預(yù)警服務(wù)，群體安全心理大數(shù)據(jù)提供安全教育培訓(xùn)、安全管理等反饋修正服務(wù)，行業(yè)安全心理大數(shù)據(jù)提供宏觀調(diào)控安全心理氛圍服務(wù)。

依據(jù)上述研究內(nèi)容分析，可從理論、技術(shù)、應(yīng)用3個層面研究安全心理大數(shù)據(jù)，因此，提出安全心理大數(shù)據(jù)研究的“理論—技術(shù)—應(yīng)用”三維結(jié)構(gòu)體系，如圖3所示。

圖3 安全心理大數(shù)據(jù)三維結(jié)構(gòu)體系Fig.3 The three-dimensional structure of safety psychology big data

5 結(jié)論

1)安全心理大數(shù)據(jù)是生產(chǎn)作業(yè)人員內(nèi)隱心理指標(biāo)參數(shù)及外顯行為表現(xiàn)所形成的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集合，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可形成有價值的安全生產(chǎn)信息服務(wù)。安全心理大數(shù)據(jù)的大小超出統(tǒng)計分析軟件工具在需求時間內(nèi)最大數(shù)據(jù)計算處理能力，且現(xiàn)有計算機的存貯模式、計算模式不能滿足其要求。

2)從數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)容量、數(shù)據(jù)價值、數(shù)據(jù)關(guān)系、研究要求、研究周期、研究投入、研究思維、研究方法、研究技術(shù)、研究結(jié)論12個方面分析對比安全心理大數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)的差異；安全心理大數(shù)據(jù)的研究分類主要包括心理表現(xiàn)、人數(shù)規(guī)模、研究層次、更新狀態(tài)、系統(tǒng)視角、危險系數(shù)、收集方式7個視角；安全心理大數(shù)據(jù)研究準(zhǔn)則體系表明安全心理大數(shù)據(jù)的研究要求包括數(shù)據(jù)要求、研究思維、研究工具、處理步驟4個方面。

3)安全心理大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)原理主要包括安全心理數(shù)據(jù)總體原理、安全心理關(guān)聯(lián)性原理、安全心理狀況預(yù)測原理、安全心理技術(shù)整合原理、安全心理數(shù)據(jù)服務(wù)原理、安全心理信息需求原理6條；安全心理大數(shù)據(jù)三維結(jié)構(gòu)體系表明安全心理大數(shù)據(jù)的研究維度包括理論、技術(shù)、應(yīng)用3個層面。

[1] 邵輝, 王凱全. 安全心理學(xué)[M]. 北京：化學(xué)工業(yè)出版社, 2004: 1-3.

[2] Nature. Big data[EB/OL]. [2008-09-23].http://www.nature.com/news/specials/bigdata/index.html.

[3] Shi Q, Abdel-Aty M. Big Data applications in real-time traffic operation and safety monitoring and improvement on urban expressways[J]. Transportation Research Part C Emerging Technologies, 2015, 58:380-394.

[4] Wang Y，Yang B，Luo Y，et al. The Application of Big data Mining in Risk Warning for Food Safety[J]. Asian Agricultural Research, 2015(8):6-8.

[5] Guo S Y，Ding L Y，Luo H B， et al. A Big-Data-based platform of workers' behavior: Observations from the field[J]. Accident Analysis & Prevention, 2016, 93:299-309.

[6] 王秉, 吳超. 基于安全大數(shù)據(jù)的安全科學(xué)創(chuàng)新發(fā)展探討[J]. 科技管理研究, 2017, 37(1):37-43.

WANG Bing，WU Chao. Study on the innovation research of safety science based on the safety big data [J]. Science and Technology Management Research, 2017, 37(1): 37-43.

[7] 歐陽秋梅，吳超，黃浪. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用于安全科學(xué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)原理研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報,2016,26(11):13-18.

OUYANG Qiumei，WU Chao，HUANG Lang. Research on basic principles of applications of big data in field of safety science [J]. China Safety Science Journal, 2016,26(11): 13-18.

[8] 郭聖煜，駱漢賓，滕哲，等. 地鐵施工工人不安全行為關(guān)聯(lián)規(guī)則研究[J]. 中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2015, 11(10):185-190.

GUO Shengyu, LUO Hanbin, TENG Zhe，et al. Research on association rules of unsafe behavior for metro construction workers [J]. Journal of Safety Science and Technology, 2015, 11(10): 185-190.

[9] 栗繼祖，鐘治國. 員工安全心理調(diào)查與對策[J]. 現(xiàn)代職業(yè)安全,2016(2):110-113.

LI Jizu， ZHONG Zhiguo. Investigation and countermeasure of employee safety psychology [J]. Modern Occupational Safety, 2016(2): 110-113.

[10] 張玉婷，魏曉昕，栗繼祖. 煤礦工人特質(zhì)焦慮狀況與不安全心理研究[J]. 煤礦安全,2015(7):245-248.

ZHANG Yuting，WEI Xiaoxin， LI Jizu. Study on trait anxiety status and unsafe mentality of miners[J] .Safety in Coal Mines, 2015(7): 245-248.

[11] 仝世渝,周婧婧,胡啟明,等. 電力員工安全心理狀況研究[J]. 電力安全技術(shù),2013(3):7-14.

TONG Shiyu，ZHOU Jingjing, HU Qiming, et al.Research on safety psychology status of electric employees [J]. Electric Safety Technology, 2013(3): 7-14.

[12] 李乃文，姜秋敏. 礦工不安全心理的結(jié)構(gòu)和測量[J]. 心理學(xué)探新,2010(3):91-96.

LI Naiwen， JIANG Qiumin. Structure and measurement of miners' unsafe psychology [J]. Psychological Exploration, 2010(3): 91-96.

[13] 金蘭軍，曲以智，張玲，等. 某航空公司航空安全心理狀況調(diào)查與分析[J]. 中國民用航空,2008(2):38-40.

JIN Lanjun, QU Yizhi, ZHANG Ling, et al . Investigation and analysis on aviation safety psychology status of an airline company [J]. China Civil Aviation 2008(2): 38-40.

[14] 胡曉娟，吳超. 人的安全心理特性研究方法的綜述研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2009, 19(7):5-13.

HU Xiaojuan，WU Chao. Review on the studying methodologies of human safety psychological characteristics [J]. China Safety Science Journal, 2009, 19(7):5-13.

[15] 喻豐，彭凱平，鄭先雋. 大數(shù)據(jù)背景下的心理學(xué):中國心理學(xué)的學(xué)科體系重構(gòu)及特征[J]. 科學(xué)通報, 2015, 60(S1):520-533.

YU Feng，PENG Kaiping，ZHENG Xianjun. Big data and psychology in China: The discipline system reconstruction and characteristics of Chinese psychology [J]. Chinese Science Bulletin, 2015, 60(S1): 520-533.

[16] 吳超. 安全科學(xué)方法論[M]. 北京：科學(xué)出版社，2016.

WU Chao. Methodology of safety science[M]. Beijing: Science Press Co. Ltd.，2016.

[17] 康良國，吳超，黃銳. 相似安全心理學(xué)的基礎(chǔ)研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報,2017,27(4):19-24.

KANG Liangguo，WU Chao，HUANG Rui. Research on foundation of similarity safety psychology [J]. China Safety Science Journal, 2017,27(4): 19-24.

[18] 李晶，俞國良. 大數(shù)據(jù)視野下的心理學(xué)與教育學(xué)研究變革[J]. 中國人民大學(xué)教育學(xué)刊, 2015(4):57-69.

LI Jing，YU Guoliang . Psychology and education research transformation from the perspective of big data[J]. Renmin University of China Education Journal, 2015(4): 57-69.

[19] Golder S A，Macy M W. Diurnal and seasonal mood vary with work，sleep，and daylength across diverse cultures[J]. Science，2011，333(6051).

[20] Candás J L C，Peláez V，López G．An automatic data mining method to detect abnormal human behav-iour using physical activity measurements[J]．Pervasive and Mobile Computing，2014,15: 228-241.